Distribuci\u00f3n del Trabajo del Shader de C\u00e1lculo de WebGL: Una Inmersi\u00f3n Profunda en la Asignaci\u00f3n de Hilos de la GPU

Los shaders de c\u00e1lculo en WebGL ofrecen una forma poderosa de aprovechar las capacidades de procesamiento paralelo de la GPU para tareas de computaci\u00f3n de prop\u00f3sito general (GPGPU) directamente dentro de un navegador web. Comprender c\u00f3mo se distribuye el trabajo a los hilos individuales de la GPU es crucial para escribir kernels de c\u00e1lculo eficientes y de alto rendimiento. Este art\u00edculo proporciona una exploraci\u00f3n exhaustiva de la distribuci\u00f3n del trabajo en los shaders de c\u00e1lculo de WebGL, que abarca los conceptos subyacentes, las estrategias de asignaci\u00f3n de hilos y las t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n.

Comprendiendo el Modelo de Ejecuci\u00f3n del Shader de C\u00e1lculo

Antes de sumergirnos en la distribuci\u00f3n del trabajo, establezcamos una base comprendiendo el modelo de ejecuci\u00f3n del shader de c\u00e1lculo en WebGL. Este modelo es jer\u00e1rquico y consta de varios componentes clave:

• Compute Shader: El programa ejecutado en la GPU, que contiene la l\u00f3gica para la computaci\u00f3n paralela.
• Workgroup: Una colecci\u00f3n de elementos de trabajo que se ejecutan juntos y pueden compartir datos a trav\u00e9s de la memoria local compartida. Piense en esto como un equipo de trabajadores que ejecutan una parte de la tarea general.
• Work Item: Una instancia individual del shader de c\u00e1lculo, que representa un solo hilo de la GPU. Cada elemento de trabajo ejecuta el mismo c\u00f3digo de shader pero opera sobre datos potencialmente diferentes. Este es el trabajador individual en el equipo.
• Global Invocation ID: Un identificador \u00fanico para cada elemento de trabajo en todo el env\u00edo de c\u00e1lculo.
• Local Invocation ID: Un identificador \u00fanico para cada elemento de trabajo dentro de su grupo de trabajo.
• Workgroup ID: Un identificador \u00fanico para cada grupo de trabajo en el env\u00edo de c\u00e1lculo.

Cuando env\u00edas un shader de c\u00e1lculo, especificas las dimensiones de la cuadr\u00edcula del grupo de trabajo. Esta cuadr\u00edcula define cu\u00e1ntos grupos de trabajo se crear\u00e1n y cu\u00e1ntos elementos de trabajo contendr\u00e1 cada grupo de trabajo. Por ejemplo, un env\u00edo de dispatchCompute(16, 8, 4) crear\u00e1 una cuadr\u00edcula 3D de grupos de trabajo con dimensiones de 16x8x4. Cada uno de estos grupos de trabajo se rellena con un n\u00famero predefinido de elementos de trabajo.

Configurando el Tama\u00f1o del Grupo de Trabajo

El tama\u00f1o del grupo de trabajo se define en el c\u00f3digo fuente del shader de c\u00e1lculo utilizando el calificador layout:

            layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;
            

              
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Esta declaraci\u00f3n especifica que cada grupo de trabajo contendr\u00e1 8 * 8 * 1 = 64 elementos de trabajo. Los valores para local_size_x, local_size_y, y local_size_z deben ser expresiones constantes y t\u00edpicamente son potencias de 2. El tama\u00f1o m\u00e1ximo del grupo de trabajo depende del hardware y se puede consultar utilizando gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS). Adem\u00e1s, existen l\u00edmites en las dimensiones individuales de un grupo de trabajo que se pueden consultar utilizando gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE) que devuelve una matriz de tres n\u00fameros que representan el tama\u00f1o m\u00e1ximo para las dimensiones X, Y y Z respectivamente.

Ejemplo: Encontrando el Tama\u00f1o M\u00e1ximo del Grupo de Trabajo

            const maxWorkGroupInvocations = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS);
const maxWorkGroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE);

console.log("Maximum workgroup invocations: ", maxWorkGroupInvocations);
console.log("Maximum workgroup size: ", maxWorkGroupSize); // Output: [1024, 1024, 64]

            

              
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Elegir un tama\u00f1o de grupo de trabajo apropiado es cr\u00edtico para el rendimiento. Los grupos de trabajo m\u00e1s peque\u00f1os podr\u00edan no utilizar completamente el paralelismo de la GPU, mientras que los grupos de trabajo m\u00e1s grandes pueden exceder las limitaciones del hardware o conducir a patrones de acceso a la memoria ineficientes. A menudo, se requiere experimentaci\u00f3n para determinar el tama\u00f1o \u00f3ptimo del grupo de trabajo para un kernel de c\u00e1lculo espec\u00edfico y el hardware de destino. Un buen punto de partida es experimentar con tama\u00f1os de grupo de trabajo que son potencias de dos (por ejemplo, 4, 8, 16, 32, 64) y analizar su impacto en el rendimiento.

Asignaci\u00f3n de Hilos de la GPU e ID de Invocaci\u00f3n Global

Cuando se env\u00eda un shader de c\u00e1lculo, la implementaci\u00f3n de WebGL es responsable de asignar cada elemento de trabajo a un hilo espec\u00edfico de la GPU. Cada elemento de trabajo se identifica de forma \u00fanica por su ID de Invocaci\u00f3n Global, que es un vector 3D que representa su posici\u00f3n dentro de toda la cuadr\u00edcula de env\u00edo de c\u00e1lculo. Se puede acceder a este ID dentro del shader de c\u00e1lculo utilizando la variable GLSL incorporada gl_GlobalInvocationID.

El gl_GlobalInvocationID se calcula a partir del gl_WorkGroupID y el gl_LocalInvocationID utilizando la siguiente f\u00f3rmula:

            gl_GlobalInvocationID = gl_WorkGroupID * gl_WorkGroupSize + gl_LocalInvocationID;
            

              
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Donde gl_WorkGroupSize es el tama\u00f1o del grupo de trabajo especificado en el calificador layout. Esta f\u00f3rmula destaca la relaci\u00f3n entre la cuadr\u00edcula del grupo de trabajo y los elementos de trabajo individuales. A cada grupo de trabajo se le asigna un ID \u00fanico (gl_WorkGroupID), y a cada elemento de trabajo dentro de ese grupo de trabajo se le asigna un ID local \u00fanico (gl_LocalInvocationID). El ID global se calcula combinando estos dos ID.

Ejemplo: Accediendo al ID de Invocaci\u00f3n Global

            #version 450

layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) buffer DataBuffer {
    float data[];
} outputData;

void main() {
    uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;
    outputData.data[index] = float(index);
}
            

              
                Copy
              
            
          

En este ejemplo, cada elemento de trabajo calcula su \u00edndice en el b\u00fafer outputData utilizando el gl_GlobalInvocationID. Este es un patr\u00f3n com\u00fan para distribuir el trabajo a trav\u00e9s de un gran conjunto de datos. La l\u00ednea `uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;` es crucial. Vamos a desglosarla: * `gl_GlobalInvocationID.x` proporciona la coordenada x del elemento de trabajo en la cuadr\u00edcula global. * `gl_GlobalInvocationID.y` proporciona la coordenada y del elemento de trabajo en la cuadr\u00edcula global. * `gl_NumWorkGroups.x` proporciona el n\u00famero total de grupos de trabajo en la dimensi\u00f3n x. * `gl_WorkGroupSize.x` proporciona el n\u00famero de elementos de trabajo en la dimensi\u00f3n x de cada grupo de trabajo. En conjunto, estos valores permiten que cada elemento de trabajo calcule su \u00edndice \u00fanico dentro de la matriz de datos de salida aplanada. Si estuviera trabajando con una estructura de datos 3D, tambi\u00e9n necesitar\u00eda incorporar `gl_GlobalInvocationID.z`, `gl_NumWorkGroups.y`, `gl_WorkGroupSize.y`, `gl_NumWorkGroups.z` y `gl_WorkGroupSize.z` en el c\u00e1lculo del \u00edndice.

Patrones de Acceso a la Memoria y Acceso a la Memoria Fusionado

La forma en que los elementos de trabajo acceden a la memoria puede afectar significativamente el rendimiento. Idealmente, los elementos de trabajo dentro de un grupo de trabajo deber\u00edan acceder a ubicaciones de memoria contiguas. Esto se conoce como acceso a la memoria fusionado, y permite que la GPU obtenga datos de manera eficiente en grandes bloques. Cuando el acceso a la memoria est\u00e1 disperso o no es contiguo, la GPU puede necesitar realizar m\u00faltiples transacciones de memoria m\u00e1s peque\u00f1as, lo que puede provocar cuellos de botella en el rendimiento.

Para lograr un acceso a la memoria fusionado, es importante considerar cuidadosamente el dise\u00f1o de los datos en la memoria y la forma en que los elementos de trabajo se asignan a los elementos de datos. Por ejemplo, al procesar una imagen 2D, asignar elementos de trabajo a p\u00edxeles adyacentes en la misma fila puede conducir a un acceso a la memoria fusionado.

Ejemplo: Acceso a la Memoria Fusionado para el Procesamiento de Im\u00e1genes

            #version 450

layout (local_size_x = 16, local_size_y = 16, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) uniform sampler2D inputImage;
layout (binding = 1) writeonly uniform image2D outputImage;

void main() {
    ivec2 pixelCoord = ivec2(gl_GlobalInvocationID.xy);
    vec4 pixelColor = texture(inputImage, vec2(pixelCoord) / textureSize(inputImage, 0));

    // Realizar alguna operaci\u00f3n de procesamiento de im\u00e1genes (por ejemplo, conversi\u00f3n a escala de grises)
    float gray = dot(pixelColor.rgb, vec3(0.299, 0.587, 0.114));
    vec4 outputColor = vec4(gray, gray, gray, pixelColor.a);

    imageStore(outputImage, pixelCoord, outputColor);
}
            

              
                Copy
              
            
          

En este ejemplo, cada elemento de trabajo procesa un solo p\u00edxel en la imagen. Dado que el tama\u00f1o del grupo de trabajo es de 16x16, los elementos de trabajo adyacentes en el mismo grupo de trabajo procesar\u00e1n p\u00edxeles adyacentes en la misma fila. Esto promueve el acceso a la memoria fusionado al leer de la inputImage y escribir en la outputImage.

Sin embargo, considere lo que suceder\u00eda si transpusiera los datos de la imagen, o si accediera a los p\u00edxeles en un orden de columna principal en lugar de un orden de fila principal. Es probable que vea un rendimiento significativamente reducido ya que los elementos de trabajo adyacentes acceder\u00edan a ubicaciones de memoria no contiguas.

Memoria Local Compartida

La memoria local compartida, tambi\u00e9n conocida como memoria compartida local (LSM), es una regi\u00f3n de memoria peque\u00f1a y r\u00e1pida que comparten todos los elementos de trabajo dentro de un grupo de trabajo. Se puede utilizar para mejorar el rendimiento almacenando en cach\u00e9 los datos a los que se accede con frecuencia o facilitando la comunicaci\u00f3n entre los elementos de trabajo dentro del mismo grupo de trabajo. La memoria local compartida se declara utilizando la palabra clave shared en GLSL.

Ejemplo: Usando la Memoria Local Compartida para la Reducci\u00f3n de Datos

            #version 450

layout (local_size_x = 64, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) buffer InputBuffer {
    float inputData[];
} inputBuffer;

layout (binding = 1) buffer OutputBuffer {
    float outputData[];
} outputBuffer;

shared float localSum[gl_WorkGroupSize.x];

void main() {
    uint localId = gl_LocalInvocationID.x;
    uint globalId = gl_GlobalInvocationID.x;

    localSum[localId] = inputBuffer.inputData[globalId];

    barrier(); // Esperar a que todos los elementos de trabajo escriban en la memoria compartida

    // Realizar la reducci\u00f3n dentro del grupo de trabajo
    for (uint i = gl_WorkGroupSize.x / 2; i > 0; i /= 2) {
        if (localId < i) {
            localSum[localId] += localSum[localId + i];
        }
        barrier(); // Esperar a que todos los elementos de trabajo completen el paso de reducci\u00f3n
    }

    // Escribir la suma final en el b\u00fafer de salida
    if (localId == 0) {
        outputBuffer.outputData[gl_WorkGroupID.x] = localSum[0];
    }
}
            

              
                Copy